Welche Möglichkeiten bieten KI-gestützte Analysen ikonographischer Szenen in Kunstgeschichte und Archäologie? Im Zentrum dieses Beitrags steht die Frage, inwieweit historische Bilderzählungen automatisiert erkannt, annotiert und vergleichend ausgewertet werden können. Am Beispiel christlicher Bildüberlieferungen von der Spätantike bis in die Frühe Neuzeit zeigen wir auf der Basis interdisziplinärer Projekterfahrungen auf, welche Verfahren und Ergebnisse aus der Perspektive von Kunstgeschichte und Christlicher Archäologie als aktueller Status quo gelten können. Die Annotation durch Fachwissenschaftler:innen und das Training neuronaler Netze bilden dabei methodische Herausforderungen, insbesondere bedingt durch die stilistische und mediale Heterogenität der Bildträger sowie die vergleichsweise geringe Datenbasis. Gleichwohl erweisen sich Verfahren der Objekt- und Posenerkennung als heuristisch vielversprechend. Ansätze wie "few-shot object detection" eröffnen darüber hinaus Perspektiven für datenarme Kontexte. Der Vortrag unterstreicht die Notwendigkeit interdisziplinärer Kooperation, einer domänenspezifischen Modellarchitektur sowie der Entwicklung offener, standardisierter Bildcorpora.